高压辊磨对磁铁矿石磁选特性的影响

对弓长岭磁铁矿石的高压辊磨和颚式破碎产品分别进行阶段磨矿—阶段磁选—细筛再磨试验,分析了两种破碎方式对弓长岭磁铁矿石磨矿特性和磁选特性的影响。结果表明:高压辊磨工艺适宜的一段磨矿细度为-74μm含量占40%,颚式破碎工艺适宜的一段磨矿细度为-74μm含量占50%,两种破碎工艺适宜的二段磨矿细度均为-74μm含量占85%,最佳的细筛筛孔尺寸为50μm,三段磨矿细度为-45μm含量占80%。高压辊磨机碎磨分选工艺与颚式破碎机碎磨分选工艺相比,精矿品位相近,产率高0.52%,回收率高0.92%。     

某辉锑矿的选矿工艺试验研究

根据某辉锑矿的原矿性质,进行了多种药剂条件试验和闭路试验研究。试验结果表明:采用合理的浮选工艺和药剂制度,能有效地回收辉锑矿,可获得品位为40.75%,回收率为88.06%的锑精矿。     

先进技术让中低品位铝土矿由“贫”变“富”

高品位铝土矿少、中低品位铝土矿多是制约我国铝工业健康持续发展的一大瓶颈。有没有一种"妙方"让中低品位铝土矿由"贫"变"富",从而被成功地利用起来呢?中国地质科学院矿产综合利用研究所在中低品位矿石利用选矿工艺技术研究项目过程中,以重庆市南川、武隆地区中低品位铝土矿为研究对象,通过进行多流程、多方案的筛选试验,采用选择性磨矿-粗细粒分级-正浮选工艺流程,实现了粗粒富集合体的预先回收。通过再磨后的分级工艺,使中、细粒目的矿物充分解离,利用正浮选工艺加强回收细粒级产     

绢云母质二维纳米薄片材料机械力化学改性及应用研究

使用搅拌磨湿法机械力化学方法对绢云母质二维纳米薄片材料进行了表面改性.采用钛酸酯偶联剂作为表面改性剂研究了改性剂用量、介质物料比、磨矿浓度、改性时间以及温度和pH值对改性效果的影响,并对最终改性产品填充聚丙烯(PP)后的复合材料进行了性能测试.结果表明,采用机械力化学方法对二维纳米材料进行改性是可行的,填充改性产品PP复合材料具有较强的抗紫外线性能.     

磨矿过程参数自整定PID解耦控制器的设计

根据磨矿过程的数学模型,提出一种改进混合蛙跳算法优化的PID控制器对磨矿过程进行解耦控制。解耦后形成两个单输入单输出通道,使得磨机给矿的速率直接控制磨机排矿率,泵池给水的速率直接控制磨机粒度。一种新的蛙跳规则被提曲用来增强SFLA的局部搜索能力,该规则主要通过模拟青蛙的感知和运动的不确定性来动态随机地调整青蛙的局部搜索...     

低品位铝土矿在振动磨机中的选择性磨矿研究

以w(Al2O3)/w(SiO2)=4.4的铝土矿为研究对象,采用振动磨机对铝土矿进行了选择性磨矿试验研究.结果表明:被磨物料质量分数为70%时,磨矿产品粗粒级的w(Al2O3)/w(SiO2)比较高,选择性较好;物料与磨球质量比为0.9时,其选择性磨矿效果较好;湿式磨矿较干式磨矿的选择性效果好;在上述各条件下,磨矿产品中+0.23mm粗粒级的w(Al2O3)/w(SiO2)可达7.5以上,产率为25%,Al2O3回收率为27%;对低品位铝土矿选择性磨矿脱硅是可行的.     

磨矿过程产品粒度软测量的比较研究

磨矿粒度(GPS)难以进行直接在线检测且化验过程滞后,必须采用软测量技术对其进行在线估计以及在此基础上的闭环控制.针对一个实际的两段式磨矿回路流程,分别基于多元回归、案例推理(CBR)和神经网络(NN)技术建立了三种磨矿粒度软测量模型,并对其进行了基于工业试验的比较研究.结果表明,基于CBR的磨矿粒度软测量方法优于BP神经网络软测量(BP-NN)方法和多元回归模型估计方法.     

刚果（金）曼甘塔尾矿中金赋存状态及综合回收技术

曼甘塔尾矿位于刚果(金)Mai-Ndombe地区,该尾矿平均含Au 9.9×10~(-6),具有较高的综合回收价值。为确定合理经济的综合回收方案,开展曼甘塔尾矿中金赋存状态研究,研究使用偏光显微镜、物相分析、扫描电镜及能谱分析等多种测试手段查明了曼甘塔尾矿中含金矿物的种类、赋存状态及与其他矿物的连生关系,并通过粒度筛析结合镜下统计结果确定了曼甘塔尾矿中自然金的嵌布粒度和解离度。结果表明:曼甘塔尾矿中的金主要以自然金形态赋存,多呈不规则状、粒状包裹于褐铁矿等矿物中,且嵌布粒度细小,解离度较低。结合工艺矿物学研究结果,确定了在入选磨矿细度-74μm占91%条件下,原矿筛分分级—螺旋溜槽重选的工艺流程,全流程在尾矿矿石含Au 9.9×10~(-6)条件下,重选获得总金精矿含Au 108.48×10~(-6),Au回收率达到了67.34%,实现了曼甘塔尾矿有价金属的综合回收。     

磨矿分级过程的混合智能建模与仿真

针对具有非线性、多变量、参数时变、边界条件波动等综合复杂特性的磨矿分级过程,基于物料平衡理论建立球磨机与泵池的动态模型,结合机理模型与经验知识建立有用功率TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模型来确定粒度选择函数,给出旋流器分级经验模型,并基于径向基网络(RBFN)计算溢流浓度和对溢流粒度分布误差进行补偿,研制了可进行磨矿分级过程动态仿真的混合智能模型.用某铁矿选矿厂二段磨矿闭路实际生产数据进行仿真实验,在旋流器给矿控制量和新给入矿浆流量、浓度、粒度波动下,模型的仿真结果与磨机有用功率实际值变化趋势相同.     

萤石矿的选择性磨矿试验

对石英—萤石型萤石矿进行了选择性磨矿的实验室试验研究和选矿厂现场试验研究,实验室试验初步说明了该矿具有的选择性磨矿性质,而选矿厂试验是对实验室试验选择性磨矿的进一步验证。